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“人工智能超入門叢書”致力于面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數(shù)據(jù)素養(yǎng)、機器學習、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統(tǒng)等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關知識，并輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門�！吨�識工程：人工智能如何學貫古今》是“人工智能超入門叢書

本書講解了搜索算法的相關知識，內容包括算法問題中涉及的基本數(shù)據(jù)結構和復雜度分析，及狀態(tài)空間、樹、圖等較復雜的數(shù)據(jù)結構；同時，通過相關實例，講解了各類搜索方法及線性規(guī)劃與非線性規(guī)劃；也重點解讀了組合優(yōu)化問題和群智能算法。全書內容包含了搜索算法所能用到的核心方法和技術，另附三個附錄，分別講解了類與繼承以及博弈基礎等。

本書向同學們傳授人工智能的基礎原理與知識，講述人工智能發(fā)展對經濟社會生活的影響，培養(yǎng)和鍛煉同學們使用人工智能技術解決問題、開拓創(chuàng)新的能力，包括編程入門、算法初探、數(shù)據(jù)初探、回歸與分類四章。

國家重點研發(fā)計劃課題“開放生態(tài)化云ERP平臺”、國家自然科學基金“數(shù)據(jù)驅動的交互式和定制化服務鏈推薦方法研究”和“不完整信息的多粒度數(shù)據(jù)表示及其優(yōu)化方法研究”的研究成果。不平衡數(shù)據(jù)學習是機器學習和數(shù)據(jù)挖掘領域重要研究分支，能夠為諸多實際應用提供基礎性支撐保障。通過分析學習任務的困難本質，為設計算法提供指導。本書主要介紹

視覺文化時代的來臨，讓技術的變革、工具的變化和文化的變遷，視覺性的彌散和審美化的生存，成為社會的基本特征。教育領域符號實踐本體了符號研究本體的教學理念走向臺前，促使“讀圖”和“知識視覺表征”成為教育的一種內在需求。知識視覺表征是知識可視化的具體實踐途徑，表現(xiàn)在感表征、創(chuàng)新思維培養(yǎng)和隱性知識挖掘等能上，區(qū)別

本書主要分四大部分：人工智能導論、人工智能編程語言Python基礎、人工智能技術、人工智能應用。人工智能導論部分主要介紹人工智能、機器學習、深度學下、神經網絡等概念、發(fā)展和應用場景等。人工智能編程語言Python基礎部分主要介紹python語言基礎和語法。人工智能技術主要介紹Tensorflow基礎、圖像處理、視頻處理

本書以人工智能與機器人項目為載體，構建集知識學習、項目實戰(zhàn)為一體的人工智能與機器人專業(yè)實戰(zhàn)訓練平臺。要求學生運用檢測、控制等多學科知識，解決相關復雜工程問題，綜合培養(yǎng)學生的系統(tǒng)工程能力、問題分析能力、算法應用能力與動手實踐能力。本書分為三部分：第1部分為基礎知識，介紹人工智能基礎、機器人基礎與機器鼠的相關知識；第2部分

本書呈現(xiàn)了經合組織關于人工智能關鍵認知能力的研究結果，將其與成年勞動人口的技能水平進行比較，并討論了這些結果對教育和就業(yè)政策的啟示。研究表明，人工智能的閱讀理解能力超過90%的成年人，數(shù)學推理能力超過57%-88%的成年人。未來，這兩項能力將有望得到更大提升。因此，本書呼吁，教育必須變革，以培養(yǎng)更加適應未來社會、更加具

數(shù)據(jù)驅動的在線協(xié)作學習分析是提升協(xié)作學習效果的重要基礎，是推動在線學習變革的重要力量。本書系統(tǒng)梳理了學習分析的研究現(xiàn)狀，闡釋了協(xié)作學習的理論基礎與研究熱點，構建了在線協(xié)作學習分析模型——KBS模型，設計了面向學習者和教師的群體感知工具，分別從學習者和教師視角分析了群體感知工具對學習者學習和教師教學的支持與指導，探討了社